EAI/具身智能 EAI:Embodied Artificial Intelligence,具身智能 SI/空间智能 SI:Space Intelligence,空间智能 LLM/大语言模型 LLM:Large Language Model,大型语言模型 VLA:Large Action Model,大动作模型 LVM:Large Vision Model,大视觉模型 LIM: Language Iamge Model,语言图像模型 VLM:Vision Language Model,视觉语言模型...
他是KDD,AAAI,IEEE BigData会议组委会委员,并开创和担任全球图深度学习研讨会(与 AAAI20-22 和KDD20-22等联合举办)和图深度学习自然语言处理研讨会(与 ICLR22 和NAACL22等联合举办)的联合主席。他目前担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 和ACM Transactions on Knowledge Discovery from D...
2.5 GNN TRAINING AND PREDICTION GNN训练和预测 在获取训练标签之后,本研究进一步训练了一个图神经网络(GNN)。本研究的框架兼容多种GNN模型,但选择了最流行的图卷积网络(GCN)作为主要的研究对象。此外,训练过程中的另一个关键要素是损失函数。传统的基于GNN的流程主要采用交叉熵损失;然而,鉴于语言模型(LLM)产生的噪...
2.5 GNN TRAINING AND PREDICTION GNN训练和预测 在获取训练标签之后,本研究进一步训练了一个图神经网络(GNN)。本研究的框架兼容多种GNN模型,但选择了最流行的图卷积网络(GCN)作为主要的研究对象。此外,训练过程中的另一个关键要素是损失函数。传统的基于GNN的流程主要采用交叉熵损失;然而,鉴于语言模型(LLM)产生的噪...
llm 的语言理解能力与 gnn 的推理能力相结合的新方法。 主要贡献: • 框架:GNN-RAG 将 gnn 重新用于 KGQA 检索,以增强 llm 的推理能力。 • 有效性和可靠性:GNN-RAG 在两个广泛使用的 KGQA 基准(WebQSP 和 CWQ)中实现了最先进的性能。 • 效率:GNN-RAG 提高了 KGQA 性能上的普通 llm,而不会像 ...
Recently, integrated graph-language architectures that synergize the complementary strengths of GNN encoders and LLM decoders have gained prominence. As summarized in a survey paper (Li et al. 2023), these integrated approaches can be categorized based on the role played by LLMs: ...
第一类模型采用GNN作为图编码器,LLM作为文本编码器。两种模式通过对比学习连接(Liu et al., 2023d)(类型3.C)。例如,Text2Mol(Edwards et al., 2021)使用GCN(Kipf和Welling, 2016)和SciBERT分别编码分子及其相应的自然语言描述,以进行...
王春东课题组就加速图神经网络(GNN)训练等做了系统性优化,提出了GNNDrive算法。该算法旨在减少内存竞争、缓解I/O拥塞和优化数据准备等,以实现在普通经济型硬件上处理大规模数据的目标,具有一定的实用价值。该论文以“GNNDrive: Reducing ...
此外，必须至少训练两个网络或图神经网络(GNN)中的两个模块，以分别预测用户是否结交新朋友和购买物品。而且，由于长尾分布，用户和/或产品简介中的文本信息非常有限，很难进行学习和预测。LLM改变了解决方案开发的范式：首先，如果设计得当，提示可以将LLM中的大多数文本到标签任务视为统一的文本生成任务；注释数据不再...
接着，论文转向基于BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）的微调方法。BART模型通过预先训练，展示了在直接合成预测任务上的出色表现。这一技术通过增强模型对化学合成路径的理解，提高了预测的准确性，显示出在化学合成预测中LLM的巨大潜力。最后，论文探讨了结合GNN（图神经网络）与LLM的创新...